不等时距GM(1,1)模型预测地基沉降研究

分别采用直线插值、三次样条插值、BP神经网络3种方法,用M ATLAB语言编制程序将不等时距序列转化为等时距序列,采用灰色理论预测沉降.由于BP神经网络强大的非线性映射功能,可以避免常规插值法所造成的一系列误差.实际工程应用结果表明,利用直线插值、三次样条插值和BP神经网络与灰色理论联合建模所得的预测值与实测值的最大相对误差分别为17.2%,5.9%和4.6%.由此可见BP神经网络和灰色理论联合建立的GM(1,1)模型用于预测路基沉降最为精确.     

Power-Aware Anycast Routing in Wireless Sensor Network Exploiting Small World Effect

By considering energy-efficient anycast routing in wireless sensor network (WSN), and combining small world characteristics of WSN with the properties of the ant algorithm, a power-aware anycast routing algorithm (SWPAR) with multi-sink nodes is proposed and evaluated. By SWPAR, the optimal sink node is found and the problem of routing path is effectively solved. Simulation results show that compared with the sink-based anycast routing protocol (SARP) and the hierarchy-based anycast routing protocol (HARP), the proposed algorithm improves network lifetime and reduces power consumption.     

移动Ad Hoc网络中基于可靠传输的节能机制

随着移动Ad Hoc网络的应用日趋广泛,如何有效节省移动节点的能量,提高网络生存时间成为了难题.针对现有的节能协议和机制很少考虑链路误码率的问题,分析了在端到端重传机制和逐跳重传机制下的理想能耗,定义了新的链路代价函数.仿真结果表明使用该机制的路由协议具有较好性能,在数据传输可靠性和能耗之间达到有效的平衡.     

基于交通均衡理论的城市干道网改扩建布局规划模型

针对城市主干道网构建虚拟交叉点和虚拟路网,采用虚拟路网OD迭代反推技术,获得各虚拟节点间的现状出行量;利用交通均衡模型对其均衡配流,获得虚拟路网各单元的均衡结构参数。在此基础上,通过分析城市干道网存在的布局结构缺陷,给出系统改扩建优化方案。为城市干道网改扩建布局规划方案的宏观一体化优化和评价提供理论依据和分析方法。     

张弦梁结构的优化设计方法研究

利用神经网络的强大映射功能,采用拟满应力法分析杆件截面变量的离散性,同时与遗传算法相结合而构成的一种新型组合优化方法．经平面张弦粱结构算例优化分析表明,计算速度快捷、有效可靠且能够满足工程精度要求。     

基于神经网络的高温下（后）预应力损失分析

提出了基于神经网络的高温下(后)预应力损失的评价方法.针对影响高温下(后)预应力损失的复杂多变性和相当强的不确定性,建立了基于神经网络的高温下(后)预应力损失模型.运用神经网络强大的自适应、自组织、自学习的能力以及高度的非线性映射性、泛化性和容错性的特点,通过对训练样本的神经网络学习,建立了预应力损失与温度、初始有效预应力以及高温条件的网络关系,最终实现了对测试样本的预应力损失预报.     

车载网络中基于群签名的可保护隐私的车辆认证

安全和隐私是配置车载网络时所需要的2个重要条件,具有保护隐私功能的认证是实现这2个条件的关键技术.不同于已有的认证方案,文中用群签名来实现车载网络中能保护隐私的车辆认证.为了满足认证的快速性要求,基于目前安全性最强、效率较高和签名较短的ZL 06局部验证者撤销短群签名方案,提出了2个具有隐私保护功能的车载网络中的车辆认证方案.群签名所具有的良好性质保证了所提出的认证方案具有实用性和隐私保护功能.     

公路网可持续发展管理研究

研究已有公路交通运输可持续发展方面的成果,分析其不足.明确公路网可持续发展定义和公路网可持续发展管理的概念.从系统的角度,按照目标管理的步骤,建立公路网可持续发展管理体系,分解目标到具体责任部门,制定了目标管理流程,构建目标管理的评价体系.提出在公路网可持续发展管理中采用过程控制法,研究了该方法应用的流程及具体内容.     

基于概率神经网络和声压的柴油机故障诊断

论述了利用柴油机运转缸盖噪声信息来诊断内燃机故障的一种方法,通过FIR数字滤波技术从发动机缸盖噪声信号中分段提取发动机的燃爆和气门开闭信息,采用参数平均法消除了缸盖噪声测量的随机误差,利用概率神经网络的分类功能,准确判断出了各种故障。     

径向基函数网络在沥青路面使用性能评价中的应用

为提高沥青路面使用性能评价的科学性和合理性,利用神经网络技术对处理非线性映射问题有较好适应性的特点,开发了基于径向基函数网络的路面使用性能评价模型,模型综合考虑了交通量、温度、面层厚度、PCI指标等10个参数对沥青路面使用性能的影响,选择一定的样本数据进行了网络训练,并将训练好的网络模型的输出值与测试值进行了比较。计算结果表明,径向基函数网络模型弥补了传统评价模型的狭隘性、单一性等缺点,更真实地反映了路面工作性能与各影响因素之间的本构关系,且预估精度能够很好地满足工程实际要求,具有良好的推广性和可靠性。